混合搜索架构」共找到 2337 篇相关文章

新闻资讯7

Slack 淘汰 SSH:700+ EMR 作业迁移至基于 REST 的调度架构

Slack 完成大规模数据平台改造,将 Amazon EMR 数据处理流程中 SSH 作业执行模式替换为基于 REST API 的统一调度架构,移除对生产集群的直接 SSH 访问,迁移 700 多个 Airflow Operator,解决了安全、运维等问题。

InfoQ
算法论文7

告别RAG相似匹配!百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器

传统检索增强生成(RAG)有“单跳”局限,多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R,采用双视角打分和双向飞轮模式,在多数据集上表现出色。

PaperAgent
算法论文8

VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能

北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。

机器之心
新闻资讯7

评论赠书 | CXL抢跑AI算力新战场,未来计算架构激发智算生产力

AI时代传统架构局限性凸显,CXL技术应运而生。它由英特尔等公司联合推出,解决内存鸿沟问题。‘2024 CXL技术创新方案大赛’推动其发展,《CXL体系结构》一书全面介绍该技术。

芯师爷
算法论文8

彻底改写Transformer!「能量驱动架构」横空出世,通用推理时代要来了?

UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer(EBT)」架构,打破「前馈即推理」旧范式,以能量最小化模拟人类思维,训练更高效、推理更精准,在多方面超越传统Transformer。

新智元
算法论文8

SearchAgent-X: 打破效率桎梏,释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能

论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈,发现精度和延迟问题,提出优先级感知调度与无停顿检索技术,经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。

PaperAgent
开源动态8

统一VLA范式!港科大开源StarVLA乐高式架构,复现成本大幅降低

当前具身智能的VLA赛道陷入「碎片化」泥潭,方法难对比、复现成本高。港科大开源StarVLA,提出「乐高式」统一架构,构建模块化开源底座,实现双向模块化,还支持多种训练范式,打通Sim2Real。

新智元
开源动态8

彻底告别VE与VAE!商汤硬核重构多模态:砍掉所有中间编码器

商汤科技联合南洋理工大学发布NEO - unify,这是“原生、统一、端到端”多模态模型架构,砍掉VE和VAE,用混合变换器架构打通视觉与语言能力,提升数据与算力利用效率,为跨模态智能系统奠基。

量子位
7

并行扩散架构突破极限,实现5分钟AI视频生成,「叫板」OpenAI与谷歌?

近日,CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统,凭借并行扩散架构破解视频时长难题,可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立,此次突破或为企业带来商业价值,还计划开发新模型。

机器之心
新闻资讯8

谷歌新架构突破Transformer超长上下文瓶颈!Hinton灵魂拷问:后悔Open吗?

谷歌在NeurIPS 2025发布两项大模型新架构研究,通过‘测试时训练’机制,推理阶段可将上下文窗口扩展至200万token。新成果Titans和MIRAS结合RNN速度与Transformer性能,突破超长上下文瓶颈。

量子位